Distribución de Poisson

En teoría de probabilidad y estadística, la distribución de Poisson es una distribución de probabilidad discreta que expresa, a partir de una frecuencia de ocurrencia media, la probabilidad de que ocurra un determinado número de eventos durante cierto período de tiempo. Concretamente, se especializa en la probabilidad de ocurrencia de sucesos con probabilidades muy pequeñas, o sucesos «raros». También puede utilizarse para contar el número de eventos o partículas consideradas puntuales en otros tipos de intervalos específicos, como la distancia, el área o el volumen.

Distribución de Poisson.
=
El eje horizontal es el índice x. La función solamente está definida en valores enteros de k. Las líneas que conectan los puntos son solo guías visuales y no indican continuidad.
Función de densidad de probabilidad
=
El eje horizontal es el índice k.
Función de distribución de probabilidad
Parámetros
Dominio
Función de probabilidad (fp)
Función de distribución (cdf) (donde Γ(xy) es la función gamma incompleta)
Media
Mediana
Moda
Varianza
Coeficiente de simetría
Curtosis
Entropía
Función generadora de momentos (mgf)
Función característica

Fue propuesta por Siméon-Denis Poisson, que la dio a conocer en 1838 en su trabajo Recherches sur la probabilité des jugements en matières criminelles et matière civile (Investigación sobre la probabilidad de los juicios en materias criminales y civiles).

Por ejemplo, un centro de llamadas recibe una media de 180 llamadas por hora, 24 horas al día. Las llamadas son independientes; recibir una no cambia la probabilidad de que llegue la siguiente. El número de llamadas recibidas durante cualquier minuto tiene una distribución de probabilidad de Poisson con media 3: los números más probables son 2 y 3, pero 1 y 4 también son probables y hay una pequeña probabilidad de que sea tan bajo como cero y una probabilidad muy pequeña de que pueda ser 10.

Otro ejemplo es el número de desintegraciones que se producen en una fuente radiactiva durante un periodo de observación determinado.

Historia

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La distribución fue introducida por primera vez por Siméon Denis Poisson (1781-1840) y publicada junto con su teoría de la probabilidad en su obra Recherches sur la probabilité des jugements en matière criminelle et en matière civile (1837).[1]​ El trabajo teorizaba sobre el número de condenas injustas en un país determinado centrándose en ciertas variables aleatorias N que cuentan, entre otras cosas, el número de sucesos discretos (a veces llamados "eventos" o "llegadas") que tienen lugar durante un intervalo de tiempo-intervalo de duración determinada. El resultado ya había sido dado en 1711 por Abraham de Moivre en De Mensura Sortis seu; de Probabilitate Eventuum in Ludis a Casu Fortuito Pendentibus .[2][3][4][5]​. Esto la convierte en un ejemplo de ley de Stigler y ha llevado a algunos autores a defender que la distribución de Poisson debería llevar el nombre de Moivre.[6]

En 1860, Simon Newcomb ajustó la distribución de Poisson al número de estrellas encontradas en una unidad de espacio.[7]​ Otra aplicación práctica de esta distribución fue realizada por Ladislaus Bortkiewicz en 1898, cuando se le encomendó la tarea de investigar el número de soldados del ejército prusiano muertos accidentalmente por patadas de caballos;[8]​ este experimento introdujo la distribución de Poisson en el campo de la ingeniería de la fiabilidad.

Definición

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La distribución de Poisson es popular porque modela el número de veces que ocurre un evento en un intervalo de tiempo.

Notación

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Sea   y   una variable aleatoria discreta, si la variable aleatoria   tiene una distribución de Poisson con parámetro   entonces escribiremos   o  .

Función de probabilidad

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Una variable aleatoria discreta X se dice que tiene una distribución de Poisson, con parámetro   si tiene una función de probabilidad dada por:[9]: 60 

 

donde

  • k es el número de ocasiones ( )
  • e es número de Euler ( )
  • ! es la función factorial.

Ejemplo

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El número de chicles en una misma baldosa tiene una distribución de Poisson aproximada

La distribución de Poisson puede ser útil para modelizar sucesos como:

  • El número de meteoritos de más de 1 metro de diámetro que chocan contra la Tierra en un año;
  • el número de fotones láser que chocan contra un detector en un intervalo de tiempo determinado; y
  • el número de estudiantes que obtienen una nota baja y una nota alta en un examen.

Supuestos y validez

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La distribución de Poisson es un modelo apropiado si se cumplen los siguientes supuestos:[10]

  • k es el número de veces que ocurre un suceso en un intervalo y k puede tomar los valores 0, 1, 2, ... .
  • La ocurrencia de un suceso no afecta a la probabilidad de que ocurra un segundo suceso. Es decir, los sucesos ocurren de forma independiente.
  • La tasa media a la que se producen los sucesos es independiente de cualquier suceso. Para simplificar, se suele suponer que es constante, pero en la práctica puede variar con el tiempo.
  • Dos sucesos no pueden ocurrir exactamente en el mismo instante; en cambio, en cada subintervalo muy pequeño, o bien ocurre exactamente un suceso, o no ocurre ningún suceso.

Si estas condiciones son ciertas, entonces k es una variable aleatoria de Poisson, y la distribución de k es una distribución de Poisson.

La distribución de Poisson es también el límite de una distribución binomial, para la cual la probabilidad de éxito de cada ensayo es igual a λ dividida por el número de ensayos, a medida que el número de ensayos se aproxima a infinito (véase Distribuciones relacionadas).

Función de probabilidad

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Si   entonces la función de probabilidad es

 

donde   es el número de ocurrencias del evento o fenómeno.

El parámetro   representa el número de veces que se espera que ocurra dicho fenómeno durante un intervalo dado. Por ejemplo, si el suceso estudiado tiene lugar en promedio 4 veces por minuto y estamos interesados en la probabilidad de que ocurra   veces dentro de un intervalo de 10 minutos, usaremos un modelo de distribución de Poisson con λ = 10×4 = 40.

Fórmula Recursiva

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En ocasiones, para calcular las probabilidades, se utiliza la siguiente fórmula recursiva para calcular   en términos de  

 

por lo tanto

 

siempre que  .

Propiedades

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Si   entonces la variable aleatoria   satisface algunas propiedades.

La media de la variable aleatoria   es

 

Esta se demuestra por definición de esperanza matemática

 

Varianza

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La varianza de la variable aleatoria   es

 
Demostración
Tenemos que  .

Como

 

 

obtenemos que

 

Es decir, tanto el valor esperado como la varianza de una variable aleatoria con distribución de Poisson son iguales a  .

Momentos

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Los momentos de orden superior son polinomios de Touchard en   cuyos coeficientes tienen una interpretación combinatoria. De hecho, cuando el valor esperado de la distribución de Poisson es 1, entonces según la fórmula de Dobinski, el  -ésimo momento iguala al número de particiones de tamaño  .

La moda de la variable aleatoria   es

 

esto es, el mayor de los enteros menores que   (los símbolos   representan la función parte entera).

Función generadora de momentos

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La función generadora de momentos de la distribución de Poisson está dada por

 

Las variables aleatorias de Poisson tienen la propiedad de ser infinitamente divisibles.

La divergencia Kullback-Leibler desde una variable aleatoria de Poisson de parámetro   a otra de parámetro   es

 

Intervalo de confianza

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Un criterio fácil y rápido para calcular un intervalo de confianza aproximada de   es propuesto por Guerriero (2012).[11]​ Dada una serie de eventos k (al menos el 15-20) en un periodo de tiempo T, los límites del intervalo de confianza para la frecuencia vienen dadas por:

 
 

entonces los límites del parámetro   están dadas por: .

Relación con otras distribuciones

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Sumas de variables aleatorias de Poisson

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La suma de variables aleatorias de Poisson independientes es otra variable aleatoria de Poisson cuyo parámetro es la suma de los parámetros de las originales. Dicho de otra manera, si

 

son N variables aleatorias de Poisson independientes, entonces

 .

Distribución binomial

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La distribución de Poisson es el caso límite de la distribución binomial. De hecho, si los parámetros n y   de una distribución binomial tienden a infinito (en el caso de n) y a cero (en el caso de  ) de manera que   se mantenga constante, la distribución límite obtenida es de Poisson.

Aproximación normal

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Como consecuencia del teorema central del límite, para valores grandes de  , una variable aleatoria de Poisson X puede aproximarse por otra normal dado que el cociente

 

converge a una distribución normal de media 0 y varianza 1.

Distribución exponencial

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Supóngase que para cada valor t > 0, que representa el tiempo, el número de sucesos de cierto fenómeno aleatorio sigue una distribución de Poisson de parámetro λt. Entonces, los tiempos transcurridos entre dos sucesos sucesivos sigue la distribución exponencial.

Ejemplo

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Si el   de los libros encuadernados en cierto taller tienen encuadernación defectuosa, para obtener la probabilidad de que   de   libros encuadernados en este taller tengan encuadernaciones defectuosas usamos la distribución de Poisson, si se define   como el número de libros que tengan encuadernación defectuosa entonces   y   (el valor esperado de libros defectuosos) es el   de  , es decir,  . Por lo tanto, la probabilidad buscada es:

 

Procesos de Poisson

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La distribución de Poisson se aplica a varios fenómenos discretos de la naturaleza (esto es, aquellos fenómenos que ocurren 0, 1, 2, 3,etc. veces durante un periodo definido de tiempo o en un área determinada y con un número definido de grados de libertad) cuando la probabilidad de ocurrencia del fenómeno es constante en el tiempo o el espacio. Ejemplos de estos eventos que pueden ser modelados por la distribución de Poisson incluyen:

  • El número de autos que pasan a través de un cierto punto en una ruta (suficientemente distantes de los semáforos) durante un periodo definido de tiempo.
  • El número de errores de ortografía que uno comete al escribir una única página.
  • El número de llamadas telefónicas en una central telefónica por minuto.
  • El número de servidores web accedidos por minuto.
  • El número de animales muertos encontrados por unidad de longitud de ruta.
  • El número de mutaciones de determinada cadena de ADN después de cierta cantidad de radiación.
  • El número de núcleos atómicos inestables que se han desintegrado en un determinado período.
  • El número de estrellas en un determinado volumen de espacio.
  • La distribución de receptores visuales en la retina del ojo humano.
  • La inventiva[12]​ de un inventor a lo largo de su carrera.

Enlaces externos

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Referencias

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  1. Poisson, Siméon D. (1837). Probabilité des jugements en matière criminelle et en matière civile, précédées des règles générales du calcul des probabilités [Research on the Probability of Judgments in Criminal and Civil Matters] (en francés). Paris, France: Bachelier. 
  2. de Moivre, Abraham (1711). «De mensura sortis, seu, de probabilitate eventuum in ludis a casu fortuito pendentibus» [On the Measurement of Chance, or, on the Probability of Events in Games Depending Upon Fortuitous Chance]. Philosophical Transactions of the Royal Society (en latín) 27 (329): 213-264. 
  3. de Moivre, Abraham (1718). The Doctrine of Chances: Or, A Method of Calculating the Probability of Events in Play. London, Great Britain: W. Pearson. ISBN 9780598843753. 
  4. de Moivre, Abraham (1721). «Of the Laws of Chance». En Motte, Benjamin, ed. The Philosophical Transactions from the Year MDCC (where Mr. Lowthorp Ends) to the Year MDCCXX. Abridg'd, and Dispos'd Under General Heads (en latín) I. London, Great Britain: R. Wilkin, R. Robinson, S. Ballard, W. and J. Innys, and J. Osborn. pp. 190-219. 
  5. Johnson, Norman L.; Kemp, Adrienne W.; Kotz, Samuel (2005). «Poisson Distribution». Univariate Discrete Distributions (3rd edición). New York, NY, USA: John Wiley & Sons, Inc. pp. 156-207. ISBN 978-0-471-27246-5. 
  6. Stigler, Stephen M. (1982). «Poisson on the Poisson Distribution». Statistics & Probability Letters 1 (1): 33-35. doi:10.1016/0167-7152(82)90010-4. 
  7. Error en la cita: Etiqueta <ref> no válida; no se ha definido el contenido de las referencias llamadas Newcomb1860
  8. von Bortkiewitsch, Ladislaus (1898). Das Gesetz der kleinen Zahlen (en alemán). Leipzig, Germany: B.G. Teubner. pp. 1, 23-25. 
    On page 1, Bortkiewicz presents the Poisson distribution.
    On pages 23–25, Bortkiewitsch presents his analysis of "4. Beispiel: Die durch Schlag eines Pferdes im preußischen Heere Getöteten." [4. Example: Those killed in the Prussian army by a horse's kick.]
  9. Error en la cita: Etiqueta <ref> no válida; no se ha definido el contenido de las referencias llamadas Yates2014
  10. Error en la cita: Etiqueta <ref> no válida; no se ha definido el contenido de las referencias llamadas Koehrsen2019
  11. Guerriero V. «Power Law Distribution: Method of Multi-scale Inferential Statistics». J. Mod. Math. Fr. Archivado desde el original el 21 de febrero de 2018. Consultado el 30 de octubre de 2017. 
  12. Invention and Inventivity Is a Random, Poisson Process: A Potential Guide to Analysis of General Creativity http://www.leaonline.com/doi/pdfplus/10.1207/s15326934crj1103_3

Bibliografía

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Véase también

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